論文の概要: Chronological Causal Bandits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01819v1
- Date: Fri, 3 Dec 2021 10:13:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-06 21:22:10.380859
- Title: Chronological Causal Bandits
- Title(参考訳): 年代別因果バンディット
- Authors: Neil Dhir
- Abstract要約: 本稿では,マルチアームバンディット(MAB)問題,特に複数の因果MABが同じ力学系で時系列に動作する事例について検討する。
我々の貢献であるChronological Causal Bandit (CCB) は、時間とともに因果効果が変化し、同じシステムにおける早期の介入によって知らせられるような、決定的な意思決定環境において有用である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8376091455761259
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper studies an instance of the multi-armed bandit (MAB) problem,
specifically where several causal MABs operate chronologically in the same
dynamical system. Practically the reward distribution of each bandit is
governed by the same non-trivial dependence structure, which is a dynamic
causal model. Dynamic because we allow for each causal MAB to depend on the
preceding MAB and in doing so are able to transfer information between agents.
Our contribution, the Chronological Causal Bandit (CCB), is useful in discrete
decision-making settings where the causal effects are changing across time and
can be informed by earlier interventions in the same system. In this paper, we
present some early findings of the CCB as demonstrated on a toy problem.
- Abstract(参考訳): 本稿では,マルチアームバンディット(MAB)問題,特に複数の因果MABが同じ力学系で時系列に動作する事例について検討する。
実際、各バンディットの報酬分布は、動的因果モデルである同じ非自明な依存構造によって制御される。
動的には,各因果MABが先行MABに依存しているため,エージェント間で情報を伝達することができる。
我々の貢献である年次因果的バンディット(ccb)は,因果効果が経時的に変化している個別意思決定において有用であり,同じシステムにおける先行的な介入によって報知できる。
本稿では,おもちゃ問題におけるCCBの早期発見について述べる。
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